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Enregistrement W4400934719 · doi:10.5539/hes.v14n3p116

The Guidelines for Enhancing Knowledge and Proficiency in Food Decoration Skills: RMUTP

2024· article· en· W4400934719 sur OpenAlexvenueno aff
Sansanee Thimthong, Kanchanok Phunaonin, Natcha Chareonsak, Luksika Putsam, Intheema Hiran-Akkharawong, Prachya Paemongkol, Supuksorn Masavang, Nanoln Dangsungwal

Notice bibliographique

RevueHigher Education Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducation and Learning Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCreativityPsychologyExhibitionMathematics educationMedical educationPedagogyMedicineVisual artsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to examine the level of knowledge and skills related to food decoration, and to identify consistent study activities for each academic year in the food service industry's student program through correspondence analysis. The population was 304 people. The results demonstrated a high level of knowledge and behavioral learning in the area of artistic skills. An analysis of the correlation between the academic year and activities aimed at enhancing knowledge, skills, and creativity in the art of food decoration revealed that the 1st year students engaged in activities related to analyzing food decoration design, the 2nd year students focused on the fundamentals of food decoration, the 3rd year students explored visual elements and art principles in food design and decoration, and the 4th year students assessed their ability to design food decorations before class. Activities to enhance art skills involved 1st year students participating in exhibitions, 2nd year students participating in artificial decoration activities, and 3rd and 4th year students participating in culinary workshops and learning about food decoration techniques. Activities to enhance creativity involved the 1st and 2nd students creating images from points, the 3rd students participating in art camp activities, and the 4th students learning how to add value to food through plating and photography.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,777
Score d'incertitude au seuil0,230

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,117
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,348 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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